2.3.4.1. Phương pháp xác định các yếu tố chịu thiệt hại
Tài liệu địa hình (Mặt cắt ngang, DEM) Số liệu thủy văn (Mưa) NAM Lưu lượng MIKE 11 Mô phỏng ngập lụt
MIKE 11 GIS + ARCGIS 9.1 (MAPINFO)
Như đã trình bày ở trên, giá trị kinh tế của các nhân tố chịu thiệt hại gồm cả
những giá trị hữu hình và vô hình. Giả sử một trận lũ xảy ra, có thể phân loại các nhóm giá trị chịu thiệt hại theo Hình 2-11 [64].
Hình 2-11. Phân loại các thiệt hại do lũ lụt
2.3.4.2. Phương pháp lượng giá thiệt hại do lũ lụt
Hiện nay trên thế giới và Việt Nam có rất nhiều phương pháp lượng giá thiệt hại do lũ lụt được đề cập [10, 34, 39, 52, 53, 62]. Tại vùng nghiên cứu, chưa có công trình nghiên cứu cụ thể nào về lượng giá thiệt hại do ngập lụt do lũ.
Tuy nhiên tùy theo điều kiện địa hình, sự phát triển kinh tế - xã hội ở mỗi nơi, mỗi lĩnh vực lại có sự khác biệt khó có thể áp dụng đối với Việt Nam, cụ thể là vùng nghiên cứu. SƠ CẤP Thiệt hại do lũ lụt Hữu hình Tổn thật trực tiếp Tổn thất đến: • Xây dựng
• Trang thiết bị của các tòa nhà • Cơ sở hạ tầng (ví dụ nhưđường, cầu) • Cây trồng và động vật
• Gây chập điện và thiệt hại do cháy • Muối trong nước biển gây ô nhiễm đất và giảm năng suất cây trồng
• Cắt giảm nguồn cung cấp điện, máy móc, máy tính dễ bị hư hại
• Nâng cao tỷ lệ xuống cấp và hủy hoại tài sản
• Dài ngày sẽ gây thối rữa và ẩm ướt • Các cấu trúc bị suy yếu, làm cho chúng có xu hướng dễ thiệt hại hơn vào trận lụt sau đó
Bị mất hoặc bị gián đoạn đối với: • Sản xuất nông nghiệp • Sản xuất công nghiệp
• Hệ thống thông tin liên lạc (ví dụ như đường bộ, đường sắt và viễn thông) • Các dịch vụ giáo dục và chăm sóc sức khỏe
•Nguồn cung cấp tiện ích (ví dụđiện)
• Gia tăng thiệt hại cho ngành công nghiệp • Gây ùn tắc giao thông gia tăng và chi phí • Gây gián đoạn việc làm và gây ra phản
ứng “dây truyền” • Ô nhiễm nguồn nước
• Khan hiếm thực phẩm và các thiếu hụt khác
• Tăng chi phí của các dịch vụ khẩn cấp • Mất lợi tức
• Gia tăng chi phí cho các hộ gia đình
• Một số doanh nghiệp bị phá sản • Thiệt hại cho xuất khẩu • Suy giảm GDP của quốc gia Hữu hình Tổn thật trực tiếp • Thiệt hại đến tính mạng • Bị chấn thương • Tổn thất các di sản hoặc di chỉ khảo cổ • Gia tăng stress • Chấn thương về thể chất và tâm lý
• Gia tăng các vụ tự tử liên quan
đến lũ • Tăng các bệnh từ nước • Suy giảm sức khỏe • Gia tăng việc phải đến bác sĩ sau lũ lụt • Đẩy nhanh/hoặc tăng tỷ lệ tử vong • Vô gia cư • Mất sinh kế • Mất hết tất cả (nghĩa là không có bảo hiểm) • Phá sản kinh tế gia đình • Di dời đến nơi ở mới hoặc phá vỡ cộng đồng Vô hình Tổn thất về người và các vấn đề khác THỨ CẤP CẤP BA
Chính vì vậy cần có một cách tiếp cận phù hợp và cụ thể cho khu vực nghiên cứu. Trong luận văn này, việc áp dụng mô hình thủy lực và lượng giá sẽđược trình bày tại chương 3 và chương 4.
Do có nhiều biến số và các yếu tố tác động đến kết quả lượng giá, nên phương pháp mô hình hóa cần được sử dụng tối đa.
Phương pháp này được chia thành 02 nhóm cơ bản: Phương pháp đầu tiên là sử
dụng mô hình thiệt hại theo từng đơn vị cụ thể và thứ hai là sử dụng mô hình, trong đó liên kết đểước tính tác động, hoặc mối quan hệ liên ngành khi xem xét tác động của lũ
lụt đối với nền kinh tế [41, 63]. Mô hình thiệt hại theo từng ngành cụ thểđã được phát triển bởi các nhà nghiên cứu Mỹ [60, 72] và sau đó được các nhà nghiên cứu của các nước Úc, Anh tiếp tục nghiên cứu [46, 69]. Mặc dù khái niệm chung của phương pháp mô hình thiệt hại theo đơn vị cụ thể là dựa trên đánh giá theo tiềm năng tài sản có thể
bị thiệt hại và là cơ sở để ước tính thiệt hại tại nhiều quốc gia. Tuy nhiên có sự khác biệt lớn trong các phương pháp hiện có để ước tính thiệt hại do lũ lụt trên toàn thế giới và chỉ có số ít các quốc gia đã áp dụng các phương pháp tiêu chuẩn hóa để ước tính thiệt hại do lũ lụt [33, 67]. Một số quốc gia như Anh, Úc đã thiết lập các phương pháp chi tiết xây dựng dự toán thiệt hại hữu hình [54, 66, 68]. Ở Mỹ và Nhật Bản, phương pháp ước lượng thiệt hại được nghiên cứu khá chi tiết cho thiệt hại đô thị [43, 55]. Các quốc gia này đã áp dụng cách tiếp cận tương tự theo cách ước tính thiệt hại theo từng lĩnh vực cụ thể [45, 64, 65, 71]. Từ các báo cáo khác nhau có sẵn, có thể tìm thấy phương pháp đánh giá thiệt hại do lũ lụt tại Nhật Bản và Anh, có nghĩa là để đánh giá thiệt hại do lũ lụt ở bất kỳ lĩnh vực nào cũng rất cần sử dụng một phương pháp theo tiêu chuẩn quốc gia [44, 47, 65]. Ở Úc và nhiều nước khác, các phương pháp đánh giá thiệt hại khác nhau được áp dụng cho các vùng khác nhau theo từng nghiên cứu [50].
Thiết lập một mô hình ước tính thiệt hại lũ lụt bao hàm nhiều lĩnh vực có liên quan đến nhiều vấn đề do tính chất của lũ lụt. Một số vấn đề quan trọng nhất trong ước lượng thiệt hại do lũ lụt dựa trên các thông số chi tiết lũ như vận tốc dòng chảy, độ sâu và thời gian ngập lụt tại vùng nghiên cứu, phân loại các loại thiệt hại và xem xét bản chất của tổn thương, và thiết lập các mối quan hệ giữa các thông số thiệt hại do lũ lụt cho từng loại khác nhau. Hàm thiệt hại phải xác định mối quan hệ giữa các thông số lũ
giá,…[61, 71]. Đây là cách thông thường của việc ước lượng ở hầu hết các nước khác nhau trên thế giới. Hiện nay có rất ít mô hình có sẵn để đánh giá thiệt hại do lũ lụt. Trong số đó, ba mô hình nổi tiếng là FDAP, ANUFLOOD và ESTDAM. FDAP đã
được phát triển bởi Trung tâm Kỹ thuật thủy văn kỹ thuật quân đội Hoa Kỳ (HEC) để
tính toán thiệt hại lũ lụt [56]. FDAP sử dụng các "phương pháp tần suất" để tính thiệt hại dự kiến hằng năm, mô hình tính toán tiềm năng thiệt hại cho cường độ lũ lụt cụ thể
và sau đó tính giá trị thiệt hại với khả năng vượt giới hạn.
ANUFLOOD là một mô hình của Úc được phát triển bởi Trung tâm Nghiên cứu Tài nguyên và Môi trường (CRES) thuộc Đại học Quốc gia Úc cho thiệt hại lũ lụt đánh giá giai đoạn tổng hợp dựa trên đường cong thiệt hại đối với tài sản dân cư và thương mại [49, 69, 70]. ANUFLOOD là phần mềm thương mại với ứng dụng chính liên quan
đến việc lập kế hoạch và quản lý các khu đô thị dễ bị ngập lụt và ước tính thiệt hại lũ
lụt tiềm năng đối với khu vực vực dân cư và lĩnh vực thương mại.
ESTDAM là một là một mô hình ước tính thiệt hại do lũ lụt được phát triển tại
Đại học Bách khoa Middlesex cho Vương quốc Anh [35]. Tất cả các mô hình là một công cụđể quản lý lũ lụt và có thể ước tính thiệt hại tiềm năng cho các kịch bản khác nhau dựa trên dữ liệu lịch sử và dựa trên thông số lũ. Tuy nhiên, cả 3 phần mềm nêu trên chỉ có thể được sử dụng ước tính thiệt hại do lũ lụt cho thời gian nhất định hoặc dự báo nhưng các phần mềm này không có cơ chế để mô phỏng các thông số lũ của một sự kiện lũ thực tế dựa trên các đặc tính vật lý của các khu vực bị ngập lụt và FDAP được thiết kế chủ yếu để quản lý ngập lụt và có thể cung cấp giá trị thiệt hại hằng năm.
Cho đến nay, một số công trình nghiên cứu đã được thực hiện trên mô hình thời gian thực để ước tính thiệt hại. Một trong những phương pháp tiếp cận mô hình này dựa trên GIS và công nghệ viễn thám. Trong phương pháp này, GIS và công nghệ viễn thám được sử dụng để phân định vùng ngập lũđể ước tính tổn thất [32, 36, 48, 51, 73]. Tuy nhiên, hạn chế của GIS và công nghệ viễn thám là không dự toán đầy đủ các thông số ngập lụt. Năm 1996, Viện thủy lực Đan Mạch đã phát triển mô hình thủy lực MIKE tích hợp GIS nhằm đánh giá nguy cơ lũ lụt, dự báo và đánh giá thiệt hại cho các lưu vực sông [40].
Các thiệt hại do lũ lụt gây ra được phân loại theo Hình 2-11. Thiệt hại hữu hình lại được phân ra làm 2 loại đó là: Thiệt hại trực tiếp và gián tiếp. Những thiệt hại này có thểđược quy đổi thể hiện bằng giá trị tiền tệ [49, 63, 71]. Thiệt hại hữu hình thường chủ yếu liên quan do tiếp xúc trực tiếp với nước lũ.
Khái niệm thiệt hại theo đơn vị được phát triển tại Nhật Bản và được đề cập qua nghiên cứu các mô hình toán học dùng để lượng giá tổn thất do ngập lụt [38].
Trong nghiên cứu này, học viên đã sử dụng mô phỏng ngập lụt bằng mô hình thủy lực thủy văn MIIKE 11 GIS cho khu vực nghiên cứu và phương pháp đánh giá thiệt hại, dự báo số dân chịu ảnh hưởng tập trung chính đó là: Kinh tế nông nghiệp và
ước tính số người chịu tác động theo kịch bản lũ thực đo do cơn bão số 9 năm 2009 gây ra, kịch bản tần suất lũ 5%, tần suất lũ 10%. Luận văn sử dụng số liệu về diện tích, dân số, giá trị sản xuất của ngành nông nghiệp của các xã/phường thuộc Tp. Kon Tum và huyện Sa Thầy, lấy theo niên giám thống kê năm 2009. Công thức tính lũy kế dự đoán dân số vào năm 2019 (ứng với tần suất lũ 10%) và năm 2029 (ứng với tần suất lũ
5%), tương tự như vậy cho giá trị sản xuất nông nghiệp [20] được sử dụng như sau:
t
t P r
P = 0×(1+ ). (2-4)
Trong đó: Pt là tổng dân số sau t năm; P0 là dân số tại thời điểm bắt đầu tính; r là tỉ lệ tăng dân số trung bình năm.
Tổng thiệt hại giá trị sản xuất nông nghiệp được tính theo công thức:
i n i i k V E S ∑ = = 1 (2-5)
Trong đó: n là số lượng yếu tố chịu thiệt hại. Vi là số lượng của yếu tố chịu thiệt hại thứ i (đơn vị tính là kg, ha,…); Ei là giá trị của các yếu tố thiệt hại thứ i (nghìn
đồng, triệu đồng). Sk là tổng giá trị thiệt hại tính cho năm thứ k.
Đối với số dân ước tính bị tác động, luận văn sử dụng dự báo tỷ lệ phát triển dân số [27] chung thời kỳ 2011-2015 khoảng 2,9%/năm và thời kỳ 2016-2020 khoảng 3,3%/năm.
Đối với giá trị sản xuất nông nghiệp, luận văn sử dụng dự báo tỷ lệ tăng trưởng nông nghiệp bình quân đạt 8%/năm. Tương tự như vậy cho giai đoạn sau [27].
Để quy đổi về tiền những giá trị thiệt hại, luận văn sử dụng Bảng giá bán sản phẩm của người sản xuất nông, lâm nghiệp và thủy sản năm 2010 theo quy định của Bộ Kế hoạch và Đầu tư [3].